Окклюзия с камшифтом

Я работаю над отслеживанием объектов по алгоритму camshift. В настоящее время я использую встроенный код opencv, в котором у меня возникают проблемы с окклюзией.

  hsv = cv2.cvtColor(self.frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  mask = cv2.inRange(hsv, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.)))
  prob = cv2.calcBackProject([hsv], [0], self.hist, [0, 180], 1)
  cv2.imshow('prob_0',prob)
  prob &= mask
  cv2.imshow('prob',prob)
  term_crit = ( cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )
  track_box, self.track_window = cv2.CamShift(prob, self.track_window, term_crit)

Моя проблема в том, что в этом коде, когда мой объект, который является красным шаром, выходит из поля зрения камеры или если я закрываю какую-то часть шара рукой, он вылетает и выдает ошибку, что:

   track_box, self.track_window = cv2.CamShift(prob, self.track_window, term_crit)
   error: ..\..\..\..\opencv\modules\video\src\camshift.cpp:80: error: (-5) Input           
   window has non-positive sizes in function cvMeanShift

Это связано с тем, что мой параметр cv2.Camshift ->, который является «вероятностью», не имеет значений, соответствующих моему шару (вероятность — это полученное двоичное изображение, состоящее из шара с порогом)

У меня есть одна идея, как справиться с окклюзией в этом сценарии. Это то, что я буду хранить матрицу мяча в глобальной переменной, и если текущий кадр моей камеры не может получить матрицу мяча, тогда он должен использовать вместо нее глобальную переменную, пока не найдет и не отследит мяч. Итак, как применить эту логику в данном коде?

Так может ли кто-нибудь помочь мне, как справиться с окклюзией в этой ситуации с мячом.


opencv image-processing occlusion video-tracking
person kushal    schedule 30.07.2014    source источник

Ответы (3)


arrow_upward
2
arrow_downward

В OpenCV я столкнулся с той же проблемой зависания программы, когда не было объекта для отслеживания. Позже я решил это.

Чтобы РЕШИТЬ ЭТО:

1) Сначала вычислите meanShift, который возвращает количество итераций, которые потребовались для сходимости. 2) если (iteration_meanShift != 0), то вычисляем CamShift и возвращаем bounding_box+frame. В противном случае верните только кадр.

то есть тогда и только тогда, когда среднее смещение не равно нулю, рассчитайте распредвал, иначе не рассчитывайте распредраспределение.

person Gautam Krishna    schedule 05.01.2015

arrow_upward
0
arrow_downward

Просто используйте блок try catch или простой оператор if. Выполняйте оператор CamShift, только если переменная prob имеет допустимое значение.

 if not prob:
//do nothing or print an error statement since ball is occluded
else:
track_box, self.track_window = cv2.CamShift(prob, self.track_window, term_crit)
person Darshan    schedule 31.07.2014
comment
prob - это массив. Таким образом, истинное значение массива будет неоднозначным. Я пробовал это перед этим.. Не сработало - person kushal; 31.07.2014

arrow_upward
0
arrow_downward

Убедитесь, что значение self.track_window не равно None. спасибо

person Gabriel Bursztyn    schedule 18.07.2016